ISSN: 1648 - 4460

International Journal of Scholarly Papers

VU KHF

Transformations  in
Business & Economics

Verslo ir ekonomikos
transformacijos

  • © Vilniaus universitetas, 2002-2017
  • © Brno technologijos universitetas, 2002-2017
  • © Latvijos universitetas, 2002-2017
Straipsnis
NEVEIKSNIŲ PASKOLŲ SAVYBIŲ TYRIMAS: P2P SKOLINIMAS INFORMACIJOS ASIMETRIJOS SĄLYGOMIS
Zongfeng Zou, Huixin Chen, Xiaosong Zheng

SANTRAUKA.  Pastaruoju metu populiarėja internetinis tarpusavio (P2P) skolinimas, kuris yra laikomas bankų paskolų alternatyva. Naudodamiesi internetinėmis skolinimo platformomis, individualūs asmenys be oficialių finansinių tarpininkų skolina ir skolinasi pinigų. Straipsnyje tiriamas P2P skolinimas ir neveiksnią paskolą (NP) lemiantys veiksniai. Palyginus su tradicinėmis paskolomis, P2P skolintojai turėtų prisiimti didesnę paskolų riziką, nes dėl informacijos asimetrijos besiskolinančiųjų padėtis yra pranašesnė. NP yra laikomos tiesioginiu besiskolinančiųjų finansiniu nuostoliu. Svarbu aiškiai pateikti pagrindinius NP veiksnius skolintojams ir nustatyti patikimą modelį, kuris, remiantis platformoje pateikta informacija, padėtų įvertinti, ar paskola yra veiksni, ar ne. Darbe analizuojami 9276 pervedimų, atliktų 2015 m. pirmaujančioje Kinijos P2P platformoje "PPDai", duomeys. Siekiant nustatyti NP lemiančius veiksnius, tyrime pasitelktas neparametrinio atsitiktinio miško (angl. non-parametric random forest, RF) modelis, pasižymintis aukštesniu nuspėjamumo tikslumu ir pranašumu dirbant su sudėtingais daugiamačiais duomenų komplektais. Siekiant nustatyti NP tikimybę per RF pagal pasirinktą indikatorių, sudarytas dvinarės logistinės regresijos modelis. Sprendžiant iš rezultatų, mokėjimo laikas yra labiausiai nuspėjamas NP veiksnys.

REIKŠMINIAI ŽODŽIAI: informacijos asimetrija, neveiksnios paskolos (NP), P2P skolinimas.

Editorial correspondence:

Scholarly papers Transformations in Business & Economics
Kaunas Faculty
Vilnius University
MuitinÄ—s g. 8
Kaunas, LT-44280
Lithuania

Sitemap

Visits:

Valid XHTML 1.0 Strict